KI-Rechenzentren heizen ihre Umgebung messbar auf

(Source: Vladimir_Timofeev / iStock.com)

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Die Abwärme von KI-Rechenzentren führt zu einer deutlichen und messbaren Erwärmung ihrer Umgebung. Zu diesem Schluss kommt eine neue, auf der Plattform Arxiv als Preprint veröffentlichte Studie (PDF) eines internationalen Forschungsteams unter Beteiligung mehrerer Universitäten, darunter die University of Cambridge.

Der Kernbefund: Im Durchschnitt steigt die lokale Landoberflächen-Temperatur nach Inbetriebnahme eines auf KI spezialisierten Datacenters (im Marketingjargon auch "AI Factories") um zwei Grad Celsius. In Extremfällen beobachtete das Forschungsteam sogar eine Erwärmung von bis zu 9,1 Grad Celsius. Die Studie spricht von einem neuen "Data Heat Island Effect", also einem datengetriebenen Pendant zum urbanen Hitzeinsel-Effekt, bei dem dicht bebaute Städte durch versiegelte Flächen und Abwärme deutlich höhere Temperaturen als ihr Umland entwickeln.

Erwärmung vergleichbar mit ganzen Städten

Die Ergebnisse seien auf dramatische Weise beeindruckend, schreiben die Forschenden in ihrem Paper. Zum Vergleich: Dicht bebaute Städte erzeugen durch den bekannten "urbanen Hitzeinsel-Effekt" eine Erwärmung von vier bis sechs Grad. Ein einzelnes KI-Rechenzentrum erreicht also bereits einen substanziellen Teil dieses Wertes.

Für die Analyse wertete das Team Satellitendaten zur Bodentemperatur aus den Jahren 2004 bis 2024 aus und verglich diese mit den Standorten von über grossen 8000 Rechenzentren weltweit - darunter viele, aber nicht ausschliesslich solche, die auf KI-Workloads spezialisiert sind. 

Die Ausdehnung des Effekts ist beachtlich: Noch in einer Entfernung von 4,5 Kilometern zeigt sich den Ergebnissen zufolge eine durchschnittliche Erwärmung von einem Grad Celsius. Fallbeispiele aus Mexiko, Spanien und Brasilien bestätigen diesen Trend.

Zusätzlich betont die Studie, dass sich rund 340 Millionen Menschen in betroffenen Regionen befinden könnten - dieser Befund stützt sich allerdings nicht auf Messungen vor Ort, sondern auf eine Modellierung, die Temperaturdaten mit Bevölkerungsverteilungen kombiniert.

Lösungsansätze für nachhaltigere KI

Die Autorinnen und Autoren der Studie weisen darauf hin, dass es bereits technologische Lösungsansätze gibt, um den "Daten-Hitzeinsel-Effekt" zu mildern. Dazu zählen effizientere Algorithmen, die den Energiebedarf senken, sowie verbesserte Kühltechnologien und Systeme zur Wärmeabfuhr.

Darüber hinaus liefert die Studie selbst mehrere Hinweise, die über reine Techniklösungen hinausgehen: Sie zeigt, dass der Effekt räumlich klar messbar ist und mit der Dichte sowie der Leistung von Rechenzentren zunimmt. Gleichzeitig betonen die Forschenden, dass klimatische Bedingungen, Landnutzung und Bebauung die Stärke des Effekts deutlich beeinflussen.

Die Analyse macht zudem sichtbar, dass sich der "Data Heat Island Effect" nicht auf einzelne Anlagen beschränkt, sondern sich regional überlagern kann - insbesondere in Clustern grosser Rechenzentren. Die Studienautoren positionieren den Effekt als bislang unterschätzten Umweltfaktor in der Bewertung digitaler Infrastrukturen und fordern, ihn künftig stärker in Standortentscheidungen, Planung und Regulierung einzubeziehen.

Übrigens: Gemäss einer 2025 publizierten Studie der Internationalen Energieagentur dürfte KI den Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 verdoppeln - mehr dazu lesen Sie hier.